干部談話考察“智變”：人工智能如何破解央國企干部管理難題
案例：
2024年9月，某電力公司組織部對本級部門及下屬單位開展了一次干部談話調研，內容涵蓋領導班子評價、班子成員評價及后備優秀年輕干部推薦等主題。在A單位的調研過程中，組織部將10名工作人員劃分為4個小組，分別開展調研工作。白天，考察小組深入一線進行現場談話；晚上，工作人員加班加點整理談話記錄；回到公司本部后，還需通宵熬夜匯總各小組的談話內容，編寫考察報告。整個流程耗時耗力，效率低下。
2025年，在“人工智能+”行動的推動下，該公司組織部引入了一套先進的干部考察談話系統，徹底改變了傳統調研模式。如今，工作人員無需再手動記錄談話內容，系統通過語音識別技術實時轉寫談話內容，生成“原汁原味”的談話記錄?？疾旖Y束后，系統還能智能匯總各小組的談話記錄，并基于大語言模型自動生成個性化的考察報告，大幅提升了工作效率。
這一創新舉措不僅減輕了工作人員的工作負擔，還顯著提高了干部考察的精準性和科學性。通過人工智能技術的深度應用，組織部實現了從“人工為主”到“智能輔助”的轉變，為干部管理工作注入了新動能。
談話考察作為央國企干部選拔任用的重要環節，不僅是對干部個人品質、工作能力及業績的深入剖析，更是對單位內部管理、制度執行情況的全面檢閱。然而，傳統模式下的干部考察工作長期面臨以下痛點：
·記錄效率低：工作人員需全程手寫記錄談話內容，逐字逐句整理耗時耗力；
·報告周期長：匯總各小組談話記錄后，需人工逐條分析、反復修改，才能形成個性化考察報告，流程繁瑣、周期漫長；
·評價標準模糊：依賴人工主觀判斷，評價尺度不統一，易出現偏差，影響結果客觀性。
這些問題導致組織部工作效率低下，考察結果的科學性和公正性難以保障。
“數智化時代，組織人事管理也要向AI要生產力?！?/span>
金現代“干部談話考察系統”支持談話考察“配、記、評、寫”全流程數字化管控，借助語音語義識別、大語言模型等人工智能技術，實現談話內容同步轉寫、談話記錄自動生成、考察報告智能寫作，幫助央國企組織部高效考察干部“八小時”內外的真實表現，為精準識人、科學選人、嚴格用人提供有力支撐。
談話前：科學配置考察方案
系統支持對考察機構、考察組成員、考察方案、談話提綱、談話人等信息的靈活配置，通過簡單的“點一點、選一選”，即可完成考察組成員分配、考察行程安排等設置，可幫助組織部快速制定考察方案。在考察方案中，系統可以動態配置談話提綱和談話人權重占比，讓組織部后續開展考察工作“拿來即用”。
談話中：AI記錄“原汁原味”談話內容
在談話過程中，系統通過語音識別技術將談話內容實時轉成文字進行記錄，并利用深度學習算法對說話人的音色進行分析，自動識別考察組成員與談話對象，談話結束即可生成“原汁原味”的談話內容，大大減輕人工編寫的工作量。
此外，系統還運用了自然語言處理技術，對談話內容進行語義分析和情感分析，確保記錄的準確性和完整性，為后續的考察報告提供可靠依據。
談話后：AI輔助生成考察報告
在考察活動結束后，系統能夠自動整合數十人的對話記錄，并利用先進的語言模型技術，精確地辨識出對話內容中的關鍵信息。通過綜合考慮參與談話者的職位類別、組織層級等多維度信息，依據“德、能、勤、績、廉”五大核心評價指標，系統將進行深入的分析與智能化的提煉工作，最終生成一份邏輯條理清晰、重點明確的個性化考察報告。此外，系統還支持在線編輯與潤色功能，用戶可根據實際需求對報告內容進行調整，一鍵輸出“千人千面”的個性化報告。
數智化浪潮下，干部考察談話系統可代替傳統“口頭表達、手工記錄、紙質材料匯總”的談話考察形式，通過語音識別、自然語言處理（NLP）和深度學習算法等新技術應用，重塑干部談話考察智能化場景，提高干部考評的精準性和工作效率，助力央國企組織人事管理效能躍升。